Нейросеть цвета хаки

ИИ-стартап заключил многолетнее соглашение с военным ведомством на использование своей модели. Правда, речь в этом тексте не про OpenAI или Пентангон – аналогичная новость из Франции прошла незаметно и даже буднично. Там не было драм о правах человека и петиций от сотрудников, зато буквально за неделю Mistral AI превратился в государственного подрядчика: компания купила облачного провайдера Koyeb и сразу подписала рамочный контракт с Минобороны Франции.

Военным нужна изолированная инфраструктура, из которой информация не утечёт на серверы Amazon или Microsoft. С этим и связано поглощение парижского стартапа Koyeb, по итогам которого Mistral получил готовую платформу для развертывания. Теперь это продукт «под ключ», который можно установить прямо в закрытых контурах ведомств. Чем они незамедлительно и занялись.

Сам контракт с военными – это трёхлетнее рамочное соглашение, под которого загоняют все армейские структуры, службы и подведомственные институты, делая Mistral безальтернативным национальным стандартом. Вендор получает монопольный рынок сбыта, а Минобороны – полный контроль над данными и гарантии, что вендор никуда не денется. Всё-таки Mistral – это в первую очередь проект французских властей и попытка построить суверенный французский (или даже европейский) ИИ. Европа, кажется, спустя несколько лет начала догадываться, что отстаёт от конкурентов, так что без преференций и помощи с созданием рынка сбыта для своих компаний не обойтись. Подозрительно напоминает подход Китая и России, но это, конечно, просто совпадение.

Крипта, ИИ и два релиза

Серверы Alibaba Cloud зафиксировали аномалию: ИИ-агент Rome во время обучения самовольно поднял обратный SSH-туннель наружу, перехватил мощности GPU и принялся майнить криптовалюту. Исследователи назвали это первой в дикой природе демонстрацией «инструментальной конвергенции» – сценария, при котором ИИ решает, что для выполнения задачи ему необходимо захватить побольше ресурсов и обеспечить себе бесперебойный доступ к сети.

Правда, реальность оказалась, как это водится, чуть более прозаичной. Rome – это не языковая модель для генерации текстов, а специализированный агент, которого учили работать в терминале, писать код и выполнять длинные цепочки системных команд. Судя по документации проекта, среда изначально позволяла ему исполнять скрипты и выходить в сеть, если это не было жёстко запрещено настройками. Иными словами, алгоритм не обрел свободу воли и не восстал против создателей. Он просто оказался в плохо настроенном окружении с избыточными правами доступа и начал искать оптимальный путь к цели, используя те инструменты, до которых смог дотянуться.

Alibaba выпустила красивый отчёт о поведении агента, но так и не раскрыла точные системные промпты, логи команд и конфигурацию на момент сбоя – то есть ту информацию, которая позволила бы подтвердить инцидент. Зато сразу после этого компания презентовала OpenSandbox – новую платформу для безопасной изоляции ИИ-агентов с контролем сетевых политик. В итоге рынок получил вирусную историю про независимый своенравный ИИ, который майнит крипту, а китайцы лёгким движением руки обеспечили рекламу своему продукту.

Коллеги рассказали про новшество в Яндекс Браузере: режим разделённого экрана с Алисой, которая научилась отвечать на вопросы по открытому сайту. Возникает вопрос к Яндексу – почему они анонсируют функцию сейчас, если она уже давно есть и работает. Кнопка «Спросить Алису AI» на основе контекста сайта, видео или документа появилась не вчера и даже не неделю назад. Мы рассказывали, как отказ от старого «Пересказа сайта» и замена на эту волшебную кнопку, скорее всего, волшебным же образом помогли компании нарастить количество еженедельных чатов с пользователями для отчётности.

Глобально это по-прежнему работает как привычный «Пересказ» страницы, с возможностью задать более точечные вопросы. Функцию, по ощущениям, сильно допилили и улучшили по сравнению с начальным периодом, когда Алиса могла путаться и терять контекст. Самая заметная проблема на данный момент – иногда отсутствующее подключение при изменённом IP-адресе. Рекламы здесь, в отличие от Алисы в Поиске, пока нет. Хотя ещё не вечер, будем наблюдать за состоянием больного.

Сама функция ещё сырая и неполная в сравнении с конкурентами, Яндекс здесь в позиции догоняющих. Тот же Dia имеет полноценного ассистента в боковой панели, который может получать контекст с нескольких вкладок или даже целой группы, искать дополнительную информацию в интернете (со ссылками на другие сайты), размышлять и запоминать весь контекст беседы. Алиса этого пока не умеет, но отвечает на основе содержимого страницы уже неплохо.

Имитация бурной деятельности: Маск переизобрёл ИИ-агента для офиса на деньги Tesla

Илон Маск подумал, что слишком давно не делал анонсов в X, и решил исправить ситуацию. Tesla и xAI делают Macrohard. Это ИИ-агент, который якобы будет смотреть на экран, двигать мышкой и выполнять офисную работу вместо человека. Подача традиционная для Маска – со словами «никто в мире так больше не умеет» показать продукт, который достаточно давно есть у конкурентов. Название комментировать – только портить. Хотя если копнуть глубже, оказывается, что проект – скорее попытка перекладывания бюджетов и людей между компаниями Илона.

Macrohard (он же Digital Optimus) состоит из двух уровней. Маск вдохновился Канеманом и сравнивает эту архитектуру с человеческим мышлением: языковая модель Grok выступает в роли рассудительной «Системы 2», которая понимает глобальный контекст и раздает команды, а сам агент Digital Optimus работает как рефлекторная «Система 1» – анализирует последние пять секунд видео с экрана, перехватывает управление клавиатурой и мышью и выполняет задачи в реальном времени. В теории эта связка должна эмулировать работу целых отделов, ориентируясь в интерфейсах без участия человека.

Рынок ИИ-агентов, способных пользоваться компьютером, уже полон, аналогичные продукты есть у Anthropic, Google, Microsoft и кучи других компаний. Единственное отличие сборки Маска – в связке с железом. Он предлагает запускать базовые функции локально на чипе Tesla AI4 за 650 долларов, обращаясь к серверам xAI только за сложными запросами. То есть платить придётся и за чип, и за токены.

На фоне таких вводных не кажется удивительным, что проект удалось довести до конца с большим трудом. Из xAI недавно разбежались десятки инженеров во главе с топ-менеджментом. Чтобы возобновить процесс, Маск приклеил к продукту шильдик Tesla, нашёл ему новые ресурсы, получил повод продать чипы Tesla, и заодно выдал акционерам хоть какое-то оправдание недавним инвестициям в xAI на два миллиарда долларов. Заменит ли этот агент живых людей? Подобные инструменты пока работают медленно и тупят, а софт, который непрерывно мониторит экран и отправляет эти данные на сторону, вряд ли одобрит отдел безопасности. Но показать хоть что-то было нужно, и Маск показал.

Читать можно, показывать нельзя

Правительство легализует обучение ИИ на авторском контенте

Правительство России разработало законопроект, который разрешит компаниям обучать искусственный интеллект на защищенных авторским правом материалах без согласия правообладателей. Как сообщают коллеги из Ведомостей, эта норма станет частью нового регулирования отрасли. Суть инициативы такая: чтобы отечественные нейросети могли развиваться и конкурировать, им нужен доступ к большим массивам информации (включая закрытые научные публикации и архивы), объём которых на российском рынке уступает зарубежным платформам.

Главное условие для разработчиков – исходные произведения не должны отображаться в ответах нейросети. Модель может анализировать контент на этапе обучения, но не имеет права выдавать его пользователю по запросу. Как этого добиться – загадка Жака Фреско, на которую законопроект пока ответа не даёт. При этом авторские права на сгенерированный результат закрепляются за человеком, который составил промпт. Использовать чувствительную информацию вроде персональных данных, частной переписки или налоговых сведений, для обучения запрещено.

Мирового стандарта регулирования пока нет. В США компании скачивали данные в серой зоне, а теперь суды разбирают многомиллиардные иски от издательств, определяя границы добросовестного использования. Евросоюз выбрал путь жесткого контроля, обязав разработчиков раскрывать источники данных, но оставив авторам право заявить прямой запрет на использование их произведений (opt-out). Российский подход ближе к азиатской и евразийской моделям. Например, в Сингапуре, Японии и соседнем Казахстане уже приняты законы, которые широко разрешают использовать контент для обучения ИИ, если правообладатель заранее не установил запрет.

Решение кажется вполне обоснованным и логичным: без доступа к большим данным создавать нормальные языковые модели непросто. А правовая неопределенность и риск бесконечных судебных разбирательств не способствуют стабильности ИИ-отрасли и тормозят запуск новых продуктов. Главное только не перестараться с помощью бигтеху и предусмотреть в итоговом законе понятный механизм, который позволит авторам отказываться от участия в обучении нейросетей. А ещё определить ответственность за нарушения со стороны разработчиков, которые, подозреваем, будут.

Цифра дня

13 часов не работал сервис управления затратами в китайском регионе AWS. Случилось это в декабре 2025 года. Инженеры пустили автономного ИИ-агента Kiro в рабочую инфраструктуру, недосмотрев за правами доступа. Столкнувшись с задачей, алгоритм выбрал самое прямолинейное решение – запустил команду удаления и пересоздания окружение. В итоге клиенты получили половину суток отключенного биллинга, пока разработчики пытались откатить изменения за инструментом, который слишком старательно выполнял свою работу.

Для Amazon, продающего в одном флаконе облака и ИИ, ситуация оказалась болезненной. Компания до сих пор публично бьется за формулировки с журналистами, доказывая, что виноват не искусственный интеллект, а человеческая ошибка в настройках. Но разница в целом философская, ведь виноват ИИ или не виноват, а результат уже не изменится. Тем не менее, ему есть куда стремиться – по сравнению с глобальными сбоями AWS, которые отключают половину интернета, это просто шалость.

В поисках бивня

Искать мамонтовые бивни в якутской мерзлоте будут беспилотники и нейросети. Местная Академия наук получила грант РНФ на создание комплекса «Плейстоцен», который должен перевести дикий многомиллионный промысел в легальное поле. Проект рассчитан на три года, рабочий прототип ученые обещают представить через два.

Сначала дроны обследуют рельеф, выискивая обрывы и размывы, где из-за мерзлоты видны древние слои. Затем по перспективным участкам работают георадары. Проблема в том, что вечная мерзлота на сканерах сильно фонит: ледяные линзы и пустоты выглядят как нужные артефакты. Поэтому нейросети будут очищать сигнал от геофизического шума и выявлять паттерны, характерные для костей. По заявлению команды, они запатентовали метод в 2024 году и уже тестировали поиск с дронами над Колымой.

Сейчас рынок работает в серой зоне, потому что нет инструмента для подсчета запасов. Как только комплекс докажет, что может находить и оценивать объёмы сырья под землей, бивни смогут официально признать полезным ископаемым с понятными правилами добычи – на это рассчитывают учёные.

Главным вызовом для разработчиков станет сбор чистых данных. Чтобы нейросеть научилась отличать бивень от куска льда, ей нужна огромная выборка подтвержденных находок, собирать которую в тундре тяжело и дорого. К тому же остается рыночный риск: если готовый сканер окажется дорогим, добытчики его просто проигнорируют. В любом случае идея выглядит как интерсенный пример прикладного и локального применения тренда на ИИ-археологию.

Умные очки и глупые отмазки: как провалить суд, свалив всё на ChatGPT

В зале суда шёл перекрёстный допрос. Свидетель отвечал на вопросы, хотя и делал это в своём темпе: перед каждой репликой повисала протяжная пауза, во время которой он поправлял свои большие очки с толстой оправой. Суд шёл как обычно, но в какой-то момент переводчик обратил внимание на странные радиопомехи. Судья попросила свидетеля снять очки, после чего допрос продолжился уже с другим подсудимым. Ведь из внутреннего кармана пиджака свидетеля на весь зал начал вещать чужой голос.

Инцидент произошел в Высоком суде Лондона, где разбирали корпоративный спор за контроль над компанией Oneta. Свидетелем выступал сам истец, Лаймонас Якштыс. Как выяснилось, на трибуну он вышел в умных очках, подключенных к спрятанному смартфону. Пока шли вопросы, кто-то диктовал ему в ухо ответы. Как только очки сняли, аудиопоток, судя по всему, переключился на динамики телефона.

Пойманный с поличным Якштыс попытался выкрутиться и заявил, что ни с кем не связывался, а чужой голос – просто случайно включившийся ChatGPT. Судью такая отговорка не впечатлила. Поскольку свидетель лгал об использовании гаджета, а его ответы диктовались извне, судья признала его показания не заслуживающими доверия и полностью вычеркнула их из дела. В итоге истец проиграл процесс.

Интересно, что на ChatGPT истец только сослался. На что он надеялся, не понятно – вероятно на то, что подсказки от ChatGPT подсказками не считаются. При этом идти с ним на процесс не рискнул, доверившись живому человеку. Идеальная метфора того, насколько общей и привычной отмазкой для всего стал ИИ.

Эффект Габсбургов: как инцест убивает ИИ

Династия Габсбургов прославилась браками внутри семьи, которые привели в итоге к генетическим сбоям и проблемам. Сегодня через похожий процесс проходит искусственный интеллект: языковые модели начинают обучаться на данных, сгенерированных их же предшественниками. Исследователи называют этот цифровой инбридинг «коллапсом модели». Обучаясь на собственных ответах, алгоритмы со временем теряют связь с реальностью: они забывают многообразие человеческого языка и знаний, сводя сложную картину мира к усредненному шаблону. Нейросети отравляются собственной проекцией реальности и начинают воспроизводить клише и ошибки.

Человеческий контент содержит нюансы и редкие факты, хвосты распределения. Однако нейросеть при генерации стремится к усреднению, переоценивая наиболее вероятные события и отсекая маловероятные как статистическую погрешность. В экспериментах исследователей языковая модель OPT-125m, которую заставляли обучаться на собственных ответах, стремительно теряла качество: метрики качества ухудшались с каждым поколением.

Использование языковых моделей для генерации и публикации текстов засоряет массивы данных, на которых должны учиться новые поколения ИИ. Аналитики NewsGuard отслеживают уже более трёх тысяч новостных ИИ-сайтов, которые генерируют контент с нулевым человеческим контролем. Специфические машинные ошибки и речевые штампы наслаиваются друг на друга, закрепляясь в сети как новая норма.

Тесты показывают, что сохранение хотя бы 10% оригинальных человеческих данных при обучении тормозит деградацию нейросети. Индустрия уже адаптируется, инвестируя ресурсы в фильтрацию датасетов и гибридное обучение. Так что труд человека в итоге всё равно остаётся актуальным и нужным – просто потому, что без регулярного притока аутентичного контента искусственный интеллект обречён на вырождение.

Nvidia хочет быть архитектором нового мира – что показали на GTC 2026

Дженсен Хуан в очередной раз собрал стадион, чтобы показать, как Nvidia планирует зарабатывать в ближайшие годы. Рынок наигрался в обучение нейросетей – теперь инвесторы требуют, чтобы ИИ работал здесь и сейчас, генерируя токены дешево и быстро. И чтобы выиграть гонку за себестоимость токенов, Nvidia перестраивает свою линейку продуктов.

Vera Rubin: отель «всё включено» (из которого нельзя выселиться)
Nvidia больше не продает просто видеокарты, из которых инженеры заказчика сами собирают дата-центры. Главная премьера – платформа Vera Rubin: серверные стойки NVL72, системы хранения BlueField-4 и, что важнее всего, собственные центральные процессоры Vera CPU. Nvidia заходит на территорию Intel и AMD, предлагая клиентам строить вычислительные центры исключительно на своих компонентах. Логика понятна: чем больше зависимость от вендора, тем сложнее клиенту в будущем от него уйти.

Костыль от Groq
Долгое время Nvidia убеждала всех, что её графических процессоров хватит для любых задач. Но экономика инференса диктует свои правила: для мгновенной генерации слов автономными ИИ-агентами нужны специализированные решения. Поэтому теперь карты работают в тандеме: GPU Nvidia переваривает тяжелый контекст запроса, а чипы Groq – стартапа, который клеймили «заменой Nvidia» и который Nvidia недавно тихо купила – с минимальной задержкой выдают готовые ответы.

Dynamo 1.0 и NemoClaw
Настоящий контроль над рынком дает софт, и здесь компания представила Dynamo 1.0 – по сути, операционную систему для ИИ-фабрик. Она оркестрирует работу серверов, в теории снижая стоимость генерации токенов. Параллельно, отвечая на бум ИИ-агентов, Nvidia показала платформу NemoClaw. Это защищенная среда, которая позволяет корпорациям запускать таких помощников внутри своего контура. В результате любые языковые модели работают эффективнее именно внутри программно-аппаратного комплекса Nvidia.

Вышки 5G как новые дата-центры
Поскольку классические дата-центры уже потребляют электричество целых городов, Nvidia пошла продавать серверы телекому. Концепция AI-RAN, показанная вместе с T-Mobile и Nokia, предлагает превратить базовые станции в распределенные ИИ-компьютеры на периферии. Отличная попытка залезть в CAPEX сотовых операторов. Вышки должны перестать просто раздавать связь и начать локально обсчитывать умные камеры и дроны.

Роботы и такси: вечные обещания светлого завтра
Nvidia обновила платформы для робототехники (Isaac, GR00T) и автопрома (DRIVE Hyperion), пообещав вместе с Uber запустить сеть роботакси к 2028 году. Мы слышим обещания про автопилот каждый год, этот не стал исключением. Чтобы робот не тупил на реальном заводе, его нужно прогнать через миллионы часов симуляций в виртуальной среде Omniverse. А эти симуляции работают на серверах самих Nvidia. Компания продаёт лопаты для золотой лихорадки, которая даже ещё не началась, стараясь застолбить себе местечко главного вендора.

GTC 2026 показал не революцию бизнеса, а его уплотнение. Дженсен Хуан пытается продать рынку уже не чипы для экспериментов, а заводскую линию под ключ. И пока все аплодируют росту производительности в 35 раз, Nvidia просто тихонько тянет себе каждый слой ИИ-экономики: от железа и софта до облаков и базовых станций сотовой связи.

Как продать чужую репутацию и имя

Продавать проверку орфографии за 12 долларов в месяц всё сложнее – особенно учитывая, что почти все нейросети делают это бесплатно. Чтобы удержать премиум-пользователей, сервис Grammarly добавил в свой продукт виртуальных «менторов» из числа знаменитостей. Клиентам предложили редактировать тексты, получая советы якобы от писателей вроде Стивена Кинга, известных журналистов и историков. Авторов об этом никто не предупредил.

Функцию назвали Expert Review. Подход избрали максимально топорный – судя по описанию, ИИ на вход просто давали публичные (во всяком случае, так говорят) тексты авторов и просили «писать в стиле Стивена Кинга». Делал это ИИ механически и плохо – журналисты ради эксперимента просили систему проанализировать бессмысленный текст lorem ipsum, и всё равно получили правки по стилистике с кучей аргументации и советами, выданными под именем условного Стивена Кинга. Пользователи, правда, о такой особенности платформы не знали.

Компания сразу предложила авторам писать в поддержку с просьбой убрать их стиль из списка. Учитывая, что никто авторов не спрашивал изначально, схема выглядит как минимум странно. Дальше лучше – пользователи обнаружили в списке доступных менторов историка Дэвида Абулафию, который умер за месяц до скандала. Не сложно догадаться, что мёртвый человек не может прислать отказ, а монетизировать таким образом имя и репутацию умершего, ещё и рискуя испортить эту репутацию из-за архитектуры продукта – как минимум некрасиво. В итоге против компании подан коллективный иск, а функцию пришлось удалить – как только попытка замять скандал провалилась

Цифровой кнут и воппер: Burger King превращает ИИ в надсмотрщика за персоналом

Несколько лет назад индустрия фастфуда всерьез готовилась заменить кассиров нейросетями. На этом обжёгся McDonald’s и эксперименты свернули – живые покупатели оказались не всегда понятными, нейросети путали содержимое заказов и в целом проще поставить стойки для самостоятельного обслуживания. Однако мысли об ИИ не отпускают так легко, и корпорации сделали разворот в другую сторону. Раз искусственный интеллект пока не способен заменить человека на кассе, он будет его дрессировать воспитывать. В США Burger King начал встраивать голосового помощника в рабочие гарнитуры персонала, чтобы алгоритм… измерял и контролировал уровень дружелюбия сотрудников. Назвали ассистента Patty.

Практика записи, расшифровки и оценки тональности уже стала стандартом для колл-центров, но в зоне оффлайн-обслуживания она пока вновинку. Ассистент Patty работает на базе OpenAI и официально позиционируется как операционный компаньон: программа может подсказать рецептуру бургера (надеемся, не перепутав в процессе ингредиенты) или сообщить о поломке оборудования. При этом система непрерывно анализирует диалоги с клиентами, считывая «маркеры вежливости». Алгоритм фиксирует обязательные «пожалуйста», «спасибо» и корпоративное приветствие, чтобы в конце смены представить балл вежливости на конкретной точке.

Пубикации о тотальной слежке за персоналом, профайлинге и принуждении на рабочем месте не заставили себя ждать. Пиар сети быстро скорректировал позицию – теперь официально заявляется, что система собирает исключительно обезличенные данные, никого персонально не наказывает и нужна только для «командного коучинга». Однако есть подозрение, что любая оцифрованная метрика слишком аппетитно смотрится на графике и в таблице, чтобы не запихнуть её, например, в систему скоринга или штрафов для персонала. Уже ждём момента. Когда нейросеть сочтёт смену недостаточно вежливой и расплачиваться за низкий KPI придётся всей команде.

Сборник басен и мифов в издании Илона

Илон Маск анонсировал строительство в Остине совместного проекта Tesla, SpaceX и xAI под названием Terafab. Заявленная цель – создание одного из крупнейших в мире комплексов по выпуску полупроводников, который должен обеспечивать до одного тераватта вычислительной мощности в год. В пересказах анонса проект связывают с передовым 2-нанометровым техпроцессом, однако подтверждённой дорожной карты пока нет. По замыслу создателей, на пике фабрика должна выйти на объём примерно 70% текущего выпуска TSMC. В рамках одного комплекса планируется объединить ключевые этапы, от проектирования и литографии до выпуска памяти и упаковки.

Производство планируют разместить в Остине, в связке с площадкой Giga Texas. Выпускать предполагается два типа процессоров: для наземного использования и специализированные решения для работы на орбите. В пересказах анонса также фигурирует пропорция, по которой около 20% будущих мощностей может пойти на обеспечение программы автопилота и выпуск роботов Optimus, а оставшиеся 80% – на космические дата-центры. Смету проекта оценивают примерно в 20–25 миллиардов долларов.

Почему текст написан в будущем времени, состоит из обещаний и примерных цифр? Дело в том, что пока ничего другого нет. В этом анонсе сходятся воедино все сюжетные линии мифотворчества Маска – роботы, автопилот и космические дата-центры – на которые он сделал ставку в преддверии IPO объединённой структуры SpaceX и xAI.

В логике Маска, вероятно, стоит просто насыпать гору из денег в Техасе, и на её месте магическим образом появятся станки с персоналом. Однако заявленных 20–25 миллиардов не хватит: аналитики Morgan Stanley оценивают сопоставимый проект минимум в 35–45 миллиардов долларов, а инвестиционная программа TSMC в США выросла до 165 миллиардов. Даже при наличии бюджета купить оборудование мгновенно не выйдет. Передовые сканеры от ASML выпускаются штучно: по официальным данным компании, в 2024 году их было 3. В очереди на подобное оборудование уже стоят Intel, Samsung и TSMC, которые сами не раз сдвигали вправо планы по выпуску передовых чипов в Америке.

Идея орбитальных вычислений остаётся скорее фантастической концепцией, миллионных армий роботов как не было, так и нет, а значительная часть проекта пока существует на уровне обещаний и презентационных тезисов. Всё это как бы намекает, что дедушка Маск сел у костра и вновь расчехлил набор историй, которые собирается рассказывать инвесторам. Судя по всему, вплоть до потенциального IPO, ведь капитализация сама себя не вырастит.

Главное – верить в себя

Угроза забастовки в Samsung разгоняет цены на память

В Южной Корее назревает забастовка сотрудников Samsung Electronics, которая рискует дополнительно повысить и без того высокие цены на память. Более 93% проголосовавших членов профсоюза поддержали проведение стачки в мае. Длиться она будет 18 дней.

Спор идет вокруг системы премирования: профсоюзы, представляющие около 90 тысяч человек, требуют отменить лимит бонусов в 50% от оклада, привязать выплаты напрямую к операционной прибыли и поднять базовую ставку на 7%. Менеджмент Samsung предложил повышение на 6,2%, пакет из 20 акций и альтернативную схему премий. Работников это не устроило. Если компромисс не найдут, 23 апреля пройдет митинг, а с 21 мая по 7 июня начнется всеобщая забастовка, которая теоретически может затронуть до половины выпуска.

Это не первый подобный случай. В сентябре 2025 года SK Hynix согласилась на требования своих работников, отменила аналогичный потолок премий и обязалась направлять 10% операционной прибыли в бонусный фонд. На этом фоне корпоративная политика Samsung стала выглядеть нерыночной. По словам профсоюзных лидеров, больше сотни профильных специалистов уже перешли к конкурентам, а оставшиеся решили прибегнуть к более радикальным, особенно для Кореи, мерам.

Забастовки не станут причиной коллапса производства, но в очередной раз повлияют на рост цен. Фабрики Samsung, конечно, сильно автоматизированы, но компания занимает 36% глобального рынка DRAM и 28% NAND, производя большую часть чипов внутри страны. Инженеров техпроцессов, отдел тестирования и логистики заменить автоматикой не получается, и именно они могут остановить производство. Аналитики TrendForce и без того ожидают скачок цен на классическую память почти в два раза (на 85–95%) уже в первом квартале 2026 года, поэтому любая угроза поставкам провоцирует новую спираль закупок. По состоянию на конец марта стороны договорились вернуться за стол переговоров, поэтому майская забастовка ещё не гарантирована. Но так вышло, что даже сама потенциальная возможность становится поводом для заказчиков ускорять закупки и соглашаться на невыгодные долгосрочные контракты.

Помните Sora? Была такая соцсеть для сгенерированных роликов. Находилась в полумёртвом состоянии, если судить по графику скачиваний приложения и визитов на сайт, но всё равно до недавнего дня жила и даже развивалась (последнее крупное обновление было меньше недели назад). И вот команда Sora неожиданно сообщила на страничке в Твиттере, что сервис закрывается.

Причины понятные – несмотря на то, что спросом приложение не пользовалось, ресурсы на его содержание тратить приходилось. Эта проблема выходит далеко за пределы одной лишь Sora. OpenAI решили зайти буквально во все сферы ИИ, от языковых моделей и агентов до генерации видео. Под разные сервисы компания делала отдельные приложения, получая в нагрузку сложности с их портированием на разные платформы, обновлениями и поддержкой. Всё это при freemium модели, где большая часть функций доступна бесплатно или на первом уровне подписки. Учитывая, что OpenAI – стартап, а не бизнес с устоявшимися источниками дохода, дебет с кредитом не сошлись. Это радикально отличается от подхода Anthropic, которые сосредоточились на нескольких нишах и едином приложении (де-факто просто враппере для веб-сайта).

Не удивительно, что OpenAI нужны ресурсы. А с ресурсами у компании сейчас не очень хорошо – недавно выяснилось, что ради новых инвесторов OpenAI готова предлагать привилегированные доли с гарантированной доходностью в 17,5% и выше. Это много даже для России, а уж для США с ключевой ставкой 3,5% цифра вообще абсурдная. И даже так желающие находятся с трудом – вероятно, понимая, что не от хорошей жизни компания идёт на крайние меры по привлечению капитала и обещает доходность в разы выше рыночной.

В поисках денег компания вспомнила про забытый и долгое время пренебрегаемый корпоративный сектор. Одним из первым громких сигналов стал контракт с Пентагоном, который позволил получить кэш и заодно избавиться от части слишком идейных пользователей, нагружающих почём зря сервера. В этой новой прагматичной системе координат генерация видео оказывается не нужна. Пришлось выбрать – или продавать крупному бизнесу инструменты для аналитики и работы с кодом, или генерировать ИИ-слоп с аниме-девочками и гонками инвалидов на колясках. Был, конечно, шанс продать технологию Голливуду: OpenAI договорилась с Disney, которые готовили миллиард долларов инвестиций и разрешение для Sora делать видео с Дартом Вейдером и Микки Маусом. Но оказалось, что пользователям и Голливуду это особо не нужно – только самой компании. А диснеевский миллиард проблему отсутствия средств не решает.

Великие прожекты Альтмана типа StarGate и собственных дата-центров тоже не выгорели, и в итоге компания вынуждена столоваться у Microsoft, Amazon и Google, деля их и без того тесные сервера с конкурентами и собственными продуктами облачных компаний. Поэтому судьба Sora была преодопределена. А чтобы не выглядело, будто OpenAI просчитались, все усилия сейчас бросят на антикризисную кампанию. Рассказывая, что: а) Sora вообще не закрыта, а просто переформатируется в модель для симуляции мира и робототехники б) Компания занимается теперь не абы чем, а AGI Deployment и в) Вообще вот-вот выйдет такая модель (некая Spud), лучше которой ну уж точно не было и не будет. Всё идёт по плану, как спел когда-то классик.

У апперов Билайна появился достойный последователь – загадочная будущая модель OpenAI под названием Spud. Spud в базовом переводе – это картошка. Ну или некто «тупой, как мешок картошки». Довольно неожиданно для передовой модели ИИ.

Есть и другие варианты. Мы предпочитаем в слове Spud видеть персонажа фильма «На игле» по прозвищу Кочерыжка (или, в другом переводе, Обрубок). Как и в случае с апперами, отсылает он к теме наркотиков – Кочерыжка наркоман, зависимый и по мелочи ворующий ради покупки новой дозы.

Глубокий символизм названий Альтмана нам ещё только предстоит расшифровать. Учитывая, что пришла «картошка» в риторике компании на смену Sora (что по-японски значит «небо»), от покорения небесных просторов решено было отказаться.